LERNZIELE
- Du lernst die Anwendungsbereiche verschiedener Klassifikationsmodelle wie den Decision-Tree-Klassifikator, die Stützvektormethode und den naiven Bayes-Klassifikator
- Du lernst, die Leistungsbewertung von Klassifikationsmodellen mit einer Confusion Matrix
- Du kannst zentrale Metriken wie Precision, Recall und den F1-Score berechnen und interpretieren
- Du verstehst, wie der naive Bayes-Klassifikator in der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden kann
INHALT
Der dritte Teil der Serie „Machine Learning mit Python“ widmet sich der Klassifikation und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Du lernst unterschiedliche Klassifikationsmodelle kennen, darunter den Decision-Tree-Klassifikator, die Stützvektormethode und den naiven Bayes-Klassifikator, und erfährst, wie du diese für verschiedene Problemstellungen einsetzen kannst.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Bewertung von Modellen. Mit Hilfe einer Confusion Matrix und den Metriken Precision, Recall und F1-Score analysierst du die Qualität deiner Modelle und optimierst deren Leistung. Darüber hinaus erhältst du Einblick in die Anwendung des naiven Bayes-Klassifikators im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, einem spannenden und vielseitigen Einsatzgebiet.
Auch dieser Kurs zeichnet sich durch seine Praxisnähe aus. Anhand mehrerer Praxisprojekte wendest du das Erlernte direkt an. Der Kurs ist Teil der Serie „Machine Learning mit Python“:
- Machine Learning mit Python – Teil 1: Grundlagen
- Machine Learning mit Python – Teil 2: Regression
- Machine Learning mit Python – Teil 3: Klassifikation
- Machine Learning mit Python – Teil 4: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering
ALLE LEKTIONEN IM ÜBERBLICK
SO LERNST DU MIT DIESEM KURS
In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:
- Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
- Wissensquiz zur Lernkontrolle
- Lernhistorie und Lernfortschritt
- Lesezeichen und Notizen
- Volltextsuche in den Videos
- Übungsmaterial zum Mitmachen
- Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte
TECHNISCHE VORAUSSETZUNGEN
Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
DEIN EXPERTE
Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern.
Machine Learning mit Python – Teil 3: Klassifikation
inkl. MwSt. | 163,87 € netto